摘要
本发明涉及电力网络运营技术领域，公开了基于机器学习的分布式光伏项目电价预测模型构建方法，包括以下步骤：收集分布式光伏项目的多维度数据，包括但不限于光伏发电量数据、气象数据、历史电价数据、电网负荷数据、政策法规数据、分布式光伏设备运行状态数据以及用户用电行为数据；对收集到的数据进行清洗和预处理，去除异常值、填补缺失值，进行数据标准化或归一化处理，以提高数据质量和一致性。通过收集分布式光伏项目的多维度数据，包括光伏发电量、气象条件、历史电价、电网负荷、政策法规、设备状态以及用户用电行为等多方面信息，并进行细致的数据清洗、预处理以及特征工程操作，能为模型提供全面且高质量的数据基础。
